TIFF图像文件格式详解

from:https://www.cnblogs.com/gywei/p/3393816.html

1 什么是TIFF?
TIFF是Tagged Image File Format的缩写。在现在的标准中,只有TIFF存在, 其他的提法已经舍弃不用了。做为一种标记语言,TIFF与其他文件格式最大的不同在于除了图像数据,它还可以记录很多图像的其他信息。它记录图像数据的方式也比较灵活, 理论上来说, 任何其他的图像格式都能为TIFF所用, 嵌入到TIFF里面。比如JPEG, Lossless JPEG, JPEG2000和任意数据宽度的原始无压缩数据都可以方便的嵌入到TIFF中去。由于它的可扩展性, TIFF在数字影响、遥感、医学等领域中得到了广泛的应用。TIFF文件的后缀是.tif或者.tiff

2 TIFF文件结构 
TIFF文件中的三个关键词是:

图像文件头Image File Header(IFH)

图像文件目录Image File Directory(IFD)

目录项Directory Entry(DE)。

每一幅图像是以8字节的IFH开始的, 这个IFH指向了第一个IFD。IFD包含了图像的各种信息, 同时也包含了一个指向实际图像数据的指针。
IFH的构成:
Byte 0-1: 字节顺序标志位, 值为II或者MM。II表示小字节在前, 又称为little-endian。MM表示大字节在前,又成为big-endian。
Byte 2-3: TIFF的标志位,一般都是42
Byte 4-7: 第一个IFD的偏移量。可以在任意位置, 但必须是在一个字的边界,也就是说必须是2的整数倍。
IFD的构成(0代表此IFD的起始位置):
Byte 0-1: 表示此IFD包含了多少个DE,假设数目为n
Byte 2-(n*12+1): n个DE
Byte (n*12+2)-(n*12+5): 下一个IFD的偏移量,如果没有则置为0
DE的构成:
Byte 0-1: 此TAG的唯一标识
Byte 2-3: 数据类型。
Byte 4-7: 数量。通过类型和数量可以确定存储此TAG的数据需要占据的字节数
Byte 8-11: 如果占用的字节数少于4, 则数据直接存于此。 如果超过4个,则这里存放的是指向实际数据的指针

可以用以下的图来表示(图来自http://www.cppblog.com/windcsn/archive/2009/03/12/1158.html)

在TIFF6.0中,定义了12种数据类型,分别是:

1 = BYTE 8-bit unsigned integer.
2 = ASCII 8-bit byte that contains a 7-bit ASCII code; the last byte must be NUL (binary zero).
3 = SHORT 16-bit (2-byte) unsigned integer.
4 = LONG 32-bit (4-byte) unsigned integer.
5 = RATIONAL Two LONGs: the first represents the numerator
6 = SBYTE An 8-bit signed (twos-complement) integer.
7 = UNDEFINED An 8-bit byte that may contain anything, depending on the definition of the field.
8 = SSHORT A 16-bit (2-byte) signed (twos-complement) integer.
9 = SLONG A 32-bit (4-byte) signed (twos-complement) integer.
10 = SRATIONAL Two SLONG’s: the first represents the numerator of a fraction, the second the denominator.
11 = FLOAT Single precision (4-byte) IEEE format.
12 = DOUBLE Double precision (8-byte) IEEE format.

-个TIFF文件可能包含多个IFD,每一个IFD都是一个子文件。Baseline解码器只要求解第一个IFD所对应的图像数据。扩展的TIFF图像经常包含多个IFD,每一个IFD都包含了不同的信息。

TIF图一般由三个部分组成:文件头(简称IFH)、文件目录(简称IFD)、图像数据。
一、图像文件头(Image File Header)
  IFH数据结构包含3个成员共计8个字节(见表一):

表一: IFH结构描述
名称字节数数据类型说明
Byteorder2IntegerTIF标记,其值为4D4D或4949
Version2Integer版本号,其值恒为2A00
Offset to first IFD4Long第一个IFD的偏移量

表一说明
  1.Byteorder:可能是H4D4D或H4949,H4D4D表示该图是摩托罗拉整数格式,H4949表示该图是Intel整数格式。
  2.Version:总是H2A00,它可能是tif文件的版本,也可能用于进一步校验该文件是否为TIF格式。
  3.Offset to first IFD:第一个IFD相对文件开始处的偏移量(因为可能会有多个顺序排列的IFD)。
  IFD数据结构并不一定紧跟在IFH后面,相反,它常常位于第三部分图像数据的后面,即TIF图像文件的一般组织形式是:IFH——图像数据——IFD。
二、图像文件目录(Image File Directory)
  IFD是TIF图像文件中重要的数据结构,它包含了三个成员。由于一个TIF文件中可以有多个图像,而一个IFD只标识一个图像的所有属性(有的文章把“属性”称之为“标签”),所以,一个TIF文件中有几个图像,就会有几个IFD。IFD的结构见表二:

表二 IFD结构描述
名称字节数数据类型说明
Directory Entry Count2Integer本IFD中DE的数量
Directory Entry(1)12 简称DE,中文译义“目录项”
Directory Entry(2)12  
.。。。。。。。   
Directory Entry(N)12  
Offset to next IFD4Long下一个IFD的偏移量
    

表二说明
  1.Directory Entry Count:指出在该IFD中DE的个数;
  2.Directory Entry:共12个字节,结构见表三。需要指出的是,DE的个数是不定的,因为每个DE只标识了图像的一个属性,那么这幅图像有N个属性就会有N个DE,用户甚至可添加自定义的标记属性,这就是为什么称TIF格式文件为“可扩充标记的文件”的原因。
  3.Offset to next IFD Or NULL:下一个IFD相对于文件开始处的位置,这是一个链式构成。如果该数字为0,表示已经是最后一个IFD。当然,如果该TIF文件只包含了一幅图像,那么就只有一个IFD,显然这个偏移量也会等于0。

表三 DE结构描述
名称字节数数据类型说明
tag2Integer本属性的标签编号
type2Integer本属性值的数据类型
length4Long该类型数据的数量
valueOffset4Long属性值的存放偏移量
    

表三说明
  由DE标识的图像属性有:图像的大小、分辨率、是否压缩、像素的行列数、颜色深度(单色、16色、256色、真彩色)等等。其中:
  ①tag:是该属性的标签编号(TagID),在图像文件目录中,它是按照升序排列的(但不一定是连续的)。这些编号在TIF格式官方白皮书中可以查到相应的含义,但遗憾的是,我们到哪儿可以找到官方白皮书呢?所以,笔者只能把网上能找得到资料(再结合自己的实验结果)罗列出来,见表四。
  ②type:表示该属性数据的类型,一般认为TIF官方指定的有5种数据类型(但也有说12种数据类型的)。见表五。
  ③length:该种类型的数据的个数,而不是某个数据的长度。
  ④valueOffset:是tagID代表的变量值相对文件开始处的偏移量,但如果变量值占用的空间不多于4个字节(例如只有1个Integer类型的值),那么该值就直接存放在valueOffset中,没必要再另外指向一个地方了。

表四 DE中标签编号的含义
TagID属性名称type说明
0100图像宽0003 
0101图像高0003 
0102颜色深度0003值=1为单色,=4为16色,=8为256色。如果该类型数据个数>2个,说明是真彩图像
0103图像数据是否压缩0003值=05表示压缩
0106图像是否采用反色显示0003值=01表示反色,否则表示不反色
0111图像扫描线偏移量0004图像数据起始字节相对于文件开始处的位置
0116图像扫描线的数量0004表示图像有几行扫描线,实际上等于图像高度
0117图像数据字节总数0003如果不是偶数,那么实际存放时会在后面加0
011A水平分辩率偏移量0005常用计量单位是:像素/英寸
011B垂直分辩率 偏移量0005常用计量单位是:像素/英寸
0131生成该图像的软件名0002文本类型
0132生成该图像的时间0002文本类型
0140调色板偏移量0003256色和16色图像才有此属性,而且有连续2个调色板,但属性的length值只表示出1个调色板

表四说明
  ①“水平(垂直)分辩率”是分数型的属性,其值要占用8个字节,所以在valueOffset中存放的肯定是它的具体数值的偏移量,而不是数值本身。
  ②“生成图像的软件名称”和“生成图像的时间”这两个字符型属性,它们的值所占用的空间也会大于4字节,所以在valueOffset中存放的也是它们的值的偏移量,而不是值本身。
  ③“图像数据字节总数”一般是个偶数,如果是奇数,那么实际存放时会在后面加一个0,但这个0不会计算在字节总数之内。

表五 DE中的数据类型
type值数据类型说明
0001Byte 
0002Ascii文本类型,7位Ascii码加1位二进制0
0003Integer 
0004Long 
0005RATIONAL分数类型,由两个Long组成,第1个是分子,第2个是分母


三、图像数据

这些数据可能是压缩的,也可能是未压缩的。如果经过压缩,那么压缩算法又有许多种,所以,图像数据是TIF文件中最为复杂的部分,暂还没有哪个软件能译出所有的压缩算法。
四、一个 Tif 文件的实例
  让我们自己动手做一个实验,以加深理性认识。
  用系统自带的画图程序新建一个17*15的白色图像,另存为TIF文件,它的全部数据如下(因设备差异你的数据也许会有些微不同):
0000: 49 49 2A 00 4E 00 00 00 80 3F E0 50 38 24 16 0D
0010: 07 84 42 61 50 B8 64 36 1D 0F 88 44 62 51 38 A4
0020: 56 2D 17 8C 46 63 51 B8 E4 76 3D 1F 90 48 64 52
0030: 39 24 96 4D 18 80 80 00 60 00 00 00 01 00 00 00
0040: 60 00 00 00 01 00 00 00 08 00 08 00 08 00 0F 00
0050: FE 00 04 00 01 00 00 00 00 00 00 00 00 01 03 00
0060: 01 00 00 00 11 00 00 00 01 01 03 00 01 00 00 00
0070: 0F 00 00 00 02 01 03 00 03 00 00 00 48 00 00 00
0080: 03 01 03 00 01 00 00 00 05 00 00 00 06 01 03 00
0090: 01 00 00 00 02 00 00 00 11 01 04 00 01 00 00 00
00A0: 08 00 00 00 15 01 03 00 01 00 00 00 03 00 00 00
00B0: 16 01 04 00 01 00 00 00 0F 00 00 00 17 01 04 00
00C0: 01 00 00 00 2F 00 00 00 1A 01 05 00 01 00 00 00
00D0: 38 00 00 00 1B 01 05 00 01 00 00 00 40 00 00 00
00E0: 1C 01 03 00 01 00 00 00 01 00 00 00 28 01 03 00
00F0: 01 00 00 00 02 00 00 00 3D 01 03 00 01 00 00 00
0100: 01 00 00 00 00 00 00 00
简要分析(请注意转换16进制数据时,低位在前,高位在后):
0000-0007:文件头,可以看出,该图是Intel整数格式,第一个IFD的偏移量为4E。
0008-0037:图像数据。注意最后那个0是补加的,它没有统计在“图像数据字节总数”属性值中。
0038-003F:水平分辩率值。
0040-0047:垂直分辩率值。
0048-004D:颜色深度值。
004E-0107:第一个IFD。Directory Entry Count的值(004E-004F)为F,表示这个IFD中有15个DE,每个DE占用12字节,15个DE共占用180字节,加上Directory Entry Count占用的2字节,再加上
  Offset to next IFD占用的4字节,这个IFD共占用186字节,换算为16进制就是BA,所以,它的数据结束于0107。Offset to next IFD的值(最后4个字节)均为0,表示整幅图像文件只有这一个IFD。其中15个DE的描述见表六。
              表六 一个Tif文件实例的DE描述
-------------------------------------------------------------------------
顺号   偏移量  TagID    Type       length   valueOffset          说明
--------------------------------------------------------------------------
1        0050  00FE     Long     1   00    未知属性值=0
2        005C  0100  Integer       1   11    图像宽为17像素(10进制)
3        0068  0101   Integer       1   0F    图像高为15像素(10进制)
4        0074  0102   Integer       3   48    图像为真彩色,其值存放在48-4D
5        0080  0103   Integer       1   05    图像数据是压缩的
6        008C 0106      Integer       1   02    图像不反色显示
7        0098  0111      Long   1   08    图像数据起始字节为8
8        00A4  0115  Integer        1   03    未知属性值=3
9        00B0  0116  Long     1   0F    图像扫描线有15行
10      00BC 0117  Long     1   2F    图像共有47个字节的压缩数据
11   00C8  011A  RATIONAL 1   38    水平分辩率存放在38-3F
12   00D4  011B  RATIONAL 1   40    垂直分辩率存放在40-47
13   00E0  011C  Integer          1   01    未知属性值=1
14   00EC 0128  Integer           1   02    未知属性值=2
15   00F8  013D  Integer          1   01    未知属性值=1
--------------------------------------------------------------------------
表六说明
  ①水平分辩率值存放在0038-003F,占用8个字节,这8个字节是:60 00 00 00 01 00 00 00。由于它是分数类型,前4个字节是分子,其值为60000000,转换为10进制就是96,后4个字节是分母,其值是10000000,转换为10进制就是1,所以,分数值是:96/1,它表示每英寸96像素。
  ②垂直水平分辩率值存放在0040-0047,请参照①进行分析。
  ③颜色深度属性,它有3个Integer类型的值,共计6字节,所以valueOffset中存放的也是其值的偏移量。它的属性值存放在0048-004D,3个整形数据值都为8,表示这是一幅24位真彩色的图像。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/458150.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

图像处理之积分图应用三(基于NCC快速相似度匹配算法)

from:https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/53021614 图像处理之积分图应用三(基于NCC快速相似度匹配算法) 基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测…

深入浅出地理解机器人手眼标定

from:https://blog.csdn.net/qq_16481211/article/details/79764730 所谓手眼系统,就是人眼镜看到一个东西的时候要让手去抓取,就需要大脑知道眼镜和手的坐标关系。如果把大脑比作B,把眼睛比作A,把手比作C,如果A和B的…

centos 6.5 安装 mongodb

官方给出的链接地址:https://docs.mongodb.org/manual/tutorial/install-mongodb-on-red-hat/ 安装后重要的日志 win10 上使用mongochef连接不上数据库 解决方案: 修改 /etc/mongod.conf 将bindIP 改为0.0.0.0 监听外网转载于:https://www.cnblogs.com/l…

opencv3/C++ 机器学习-SVM应用实例:药品(胶囊)识别与分类

from:https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79278072 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/79278072 问题描述: 现对6种不同颜色药品(胶囊…

linux命令学习-1-less

less 工具也是对文件或其它输出进行分页显示的工具,应该说是linux正统查看文件内容的工具,功能极其强大。less 的用法比起 more 更加的有弹性。在 more 的时候,我们并没有办法向前面翻, 只能往后面看,但若使用了 less …

jspspy database help

.转载于:https://www.cnblogs.com/outline/p/5316051.html

SVM 调参策略

转自:SVM 调参策略:https://blog.csdn.net/u014484783/article/details/78220646 SVM 怎样能得到好的结果 1. 对数据做归一化(simple scaling) 2. 应用 RBF kernel 3. 用cross-validation和grid-search 得到最优的c和g 4. 用…

美好的⼀天 从ActionTab开始 美观、智能、⾼效的新标签⻚ iTab 新标签页iTab新标签页Atop100工具推荐

文章目录 ActionTabiTab 新标签页iTab新标签页,小组件,起始页,标签页,日历,股票,浏览器扩展 https://www.actiontab.cn/ ActionTab 收费???? iTab 新标签页iT…

机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础

from:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/18/2034566.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleastgm…

Kinect深度图与摄像头RGB的标定与配准(转载文章)

作者原文地址:http://blog.csdn.net/aichipmunk/article/details/9264703 自从有了Kinect,根据深度图提取前景就非常方便了。因此出现了很多虚拟现实、视频融合等应用。但是,Kinect自身的RGB摄像头分辨率有限,清晰度也不及一些专业…

台北到淡水版Firefox无法播放视频

台北到淡水版的Firefox所有的视频都无法播放,禁用了各种插件也还是没法播放,最后才确定是SWF的问题,大家有同样问题的,可以下载我的放到SWF文件夹下,目录结构如下图: ​Firefox的SWF下载地址1 ​Firefox的S…

最详细、最完整的相机标定讲解

相机标定详解 最近做项目要用到标定,因为是小白,很多东西都不懂,于是查了一堆的博客,但没有一个博客能让我完全能看明白整个过程,绝大多数都讲的不全面,因此自己总结了一篇博客,给自己理一下思…

卷积与反卷积动图

各种卷积与反卷积动态图 反卷积: 详细文字链接:https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276(该链接中并没有下面的动态图) Deconvolution大致可以分为以下几个方面:(1)unsupervised learning,其实就…

ASP.NET-权限管理五张表

ASP.NET 权限管理五张表权限管理的表(5张表)每个表里面必有的一些信息序号名称 字段 类型 主键默认值是否为空备注1 用户ID ID INT 是 null 否用户ID2用户名称UserNamevarchar(100)否null否用户名称3用户密码UserPasswordvarchar(20)否null否用…

神经网络CNN解释

from:https://blog.csdn.net/ruiyiin/article/details/77113973 这篇文章原地址为An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要? 卷积神经…

pcl里面使用KdTree来搜索

from:https://blog.csdn.net/qq_25491201/article/details/51135054 下面这个教程我们将学会怎么用KdTree找一个特殊点附近的K个最近邻,然后我们也将复习怎么通过一个特殊的半径来找里面所有的近邻。 一个k-d树,或者k维的树是一个计算机科学里面的数据…

HI3559A和AI深度学习框架caffe

from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_156e567660102ygdf.html 1、HI3559A支持深度学习框架caffe。其中的NNIE神经网络加速单元是主要的属性。 2、caffe是一种快速深度学习框架和TensorFlow一样是一组标准深度学习开源框架。 3、对应想尝试AI深度学习的朋友可以按照网上的流…

Google Protocol Buffer 的使用和原理

from: https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/index.html 简介 什么是 Google Protocol Buffer? 假如您在网上搜索,应该会得到类似这样的文字介绍: Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言…

常用的几种卷积神经网络介绍

常用的几种卷积神经网络介绍 标签(空格分隔): 深度学习 这是一篇基础理论的博客,基本手法是抄、删、改、查,毕竟介绍这几个基础网络的博文也挺多的,就算是自己的一个笔记吧,以后忘了多看看。主…

深度学习案例

1. neural-style:利用卷积神经网络将一幅图像的内容与另一幅图像的风格相结合 https://github.com/jcjohnson/neural-style 2.Nerual Doodles:把 2 位的 Doodle 转成精良的艺术品 https://github.com/alexjc/neural-doodle 3. srez:通过深度…